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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于前视声纳的轨条砦探测方法；该方法如下：一、水下机器人沿着预设的基础路线行进，并采集水声图像，并利用水声图像识别算法对水声图像中障碍物和目标物进行识别和框选。二、对所有被处理图像块均依次进行中值滤波处理、模糊图像增强、图像二值化分割和形态学处理。三、构建障碍物候选区和或目标物候选区的覆盖区域。四、避障并抵近目标物。本发明结合神经网络与传统图像处理算法，解决了神经网络算法对于物体框选不准确的问题与传统图像处理算法对于整幅图像处理噪点过多的缺点。此外，本发明对于路径规划中容易陷入局部最优的问题进行了改进，通过加强局部最优点判定的鲁棒性和加入局部最优点对于全局路径的影响。

主权项：1.一种基于前视声纳的轨条砦探测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、水下机器人沿着预设的基础路线行进，并采集水声图像，并利用水声图像识别算法对水声图像中障碍物和目标物进行识别和框选；若框选出了障碍物候选区或目标物候选区，则执行步骤二至四；步骤二、将每个障碍物候选区和目标物候选区分别作为被处理图像块；对所有被处理图像块均依次进行中值滤波处理、模糊图像增强、图像二值化分割和形态学处理；步骤三、构建障碍物候选区和或目标物候选区的覆盖区域；步骤四、若水声图像中识别到目标物，则将目标物位置设定为全局目标点；若水声图像中未识别到目标物，则将水下机器人在基础路线中经过的下一个路径点设定为全局目标点；基于全局目标点与水下机器人的相对位置计算引力值Fatt；针对影响范围覆盖水下机器人的障碍物，基于其与水下机器人的相对位置计算障碍总和斥力值针对影响范围覆盖水下机器人的局部最小值点，基于其与水下机器人的相对位置计算总和额外斥力水下机器人的行进方向和行进速度根据引力值Fatt、总和额外斥力障碍总和斥力值矢量求和得到的合力矢量Fsun确定；局部最小值点为曾让水下机器人陷入局部最优状态的位置；判断水下机器人当前是否陷入局部最优状态的判定条件如下： 其中，ldistance为目标抵近量；Tdistance为目标抵近阈值；分别为时刻ti、ti-1、ti-2水下机器人拐过的角度值；Tangle为震荡角度阈值；为水下机器人在时刻ti、ti-1、ti-2的位置；ρ·,·表示两个位置间的欧几里何距离；当水下机器人陷入局部最优状态时，通过设定虚拟目标点，并使用虚拟目标点临时代替全局目标点的方式改变合力矢量Fsun，使得水下机器人的行进方向和行进速度改变，直到水下机器人脱离局部最优状态。

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